В общем случае под адекватностью понимают степень соответствия модели тому реальному явлению или объекту, для описания которого она строится. Вместе с тем, создаваемая модель ориентирована, как правило, на исследование определенного подмножества свойств этого объекта.
Поэтому можно считать, что адекватность модели определяется степенью ее соответствия не столько реальному объекту, сколько целям исследования. В наибольшей степени это утверждение справедливо относительно моделей проектируемых систем (т. е. в ситуациях, когда реальная система вообще не существует).
Тем не менее, во многих случаях полезно иметь формальное подтверждение (или обоснование) адекватности разработанной модели. Один из наиболее распространенных способов такого обоснования — использование методов математической статистики. Суть этих методов заключается в проверке выдвинутой гипотезы (в данном случае — об адекватности модели) на основе некоторых статистических критериев. При этом следует заметить, что при проверке гипотез методами математической статистики необходимо иметь в виду, что статистические критерии не могут доказать ни одной гипотезы — они могут лишь указать на отсутствие опровержения.
Карта бизнес-процесса as-is
Итак, каким же образом можно оценить адекватность разработанной модели реально существующей системе?
Процедура оценки основана на сравнении измерений на реальной системе и результатов экспериментов на модели и может проводиться различными способами. Наиболее распространенные из них:
– по средним значениям откликов модели и системы;
– по дисперсиям отклонений откликов модели от среднего значения откликов системы;
– по максимальному значению относительных отклонений откликов модели от откликов системы.
Названные способы оценки достаточно близки между собой, по сути, поэтому ограничимся рассмотрением первого из них. При этом способе проверяется гипотеза о близости среднего значения наблюдаемой переменной среднему значению отклика реальной системы .
В результате опытов на реальной системе получают множество значений (выборку) . Выполнив экспериментов на модели, также получают множество значений наблюдаемой переменной .
Затем вычисляются оценки математического ожидания и дисперсии откликов модели и системы, после чего выдвигается гипотеза о близости средних значений величин и (в статистическом смысле). Основой для проверки гипотезы является -статистика (распределение Стьюдента).
Ее значение, вычисленное по результатам испытаний, сравнивается с критическим значением , взятым из справочной таблицы. Если выполняется неравенство , то гипотеза принимается. Необходимо еще раз подчеркнуть, что статистические методы применимы только в том случае, если оценивается адекватность модели существующей системе.
На проектируемой системе провести измерения, естественно, не представляется возможным. Единственный способ преодолеть это препятствие заключается в том, чтобы принять в качестве эталонного объекта концептуальную модель проектируемой системы. Тогда оценка адекватности программно реализованной модели заключается в проверке того, насколько корректно она отражает концептуальную модель.
Нотации описания бизнес-процессов — IDEF0 | Naked BPM
Источник: studopedia.ru
25.Классификация критериев оценки эффективности бизнес-процессов:
Для проверки адекватности модели укрупненного процесса следует:
1. Передать модель на рассмотрение руководителям подразделений, которые участвуют в процессе (1-2 дня на анализ модели)
2. Провести совещание с руководителями подразделений, обсудить полученные модели
3. При необходимости провести корректировку моделей
4. Утвердить модели верхнего уровня у руководителя предприятия (департамента, управления, службы)
31.Нотации dfd:
Первая из них называется нотацией Гейна Сарсона, вторая нотацией Йордона-Де Марко.
1.Гейн Сарсон, предложил классическую DFD-схему немного усложнить. Он предложил ввести дополнительный объект, с помощью которого показываются места бизнес-процесса, в которых хранится информация, либо материальные ресурсы. Данный объект получил название — хранилище данных. На DFD-схемах в нотациях Гейна-Сарсона и Йордона-Де Марко также используются объекты, с помощью которых показывают внешних субъектов, с которыми бизнес-процесс взаимодействует. Данные объекты называют внешними сущностями.
2. Нотация Йордона-Де Марко. Для описаний операций бизнес-процесса вместо закругленных прямоугольников стали использоваться круги, немного видоизменились и другие объекты – хранилище данных и внешние сущности
30.Диаграммы потоков данных. Dfd:
- функции обработки информации (работы),
- документы (стрелки), объекты, сотрудников, которые участвуют в обработке информации,
- внешние ссылки (external references), которые обеспечивают интерфейс с внешними объектами, находящимися за границами моделируемой системы,
- таблицы для хранения документов (хранилища данных, Data store).
Построение диаграммы DFD.
Структурный анализ
Этап 1. Строится физическая модель, отображающая текущее состояние дел.
Этап 2. Модель преобразуется в логическую модель, которая отображает требования к существующей системе.
Этап 3. Строится модель, отображающая требования к будущей системе.
Этап 4. Строится физическая модель, на основе, которой должна быть построена новая система.
Представление потоков совместно с хранилищами данных и внешними сущностями делают модели DFD более похожими на физические характеристики системы – движение объектов (dataflow), хранение объектов (data stores), поставка и распространение объектов (external entities).
IDEF3 — это метод, имеющий основной целью дать возможность аналитикам описать ситуацию, когда процессы выполняются в определенной последовательности, а также описать объекты, участвующие совместно в одном процессе. Техника описания набора данных IDEF3 является частью структурного анализа. IDEF3 может быть также использован как метод создания процессов. IDEF3 дополняет IDEF0 и содержит все необходимое для построения моделей, которые в дальнейшем могут быть использованы для имитационного анализа.
Типы диаграмм в стандарте IDEF3
- диаграммы Описания Последовательности Этапов Процесса (Process Flow Description Diagrams, PFDD),
- диаграммы Состояния Объекта и его Трансформаций в Процессе (Object State Transition Network, OSTN).
- Для описания логики взаимодействия информационных потоков наиболее подходит IDEF3, называемая также workflow diagramming — методологией моделирования, использующая графическое описание информационных потоков, взаимоотношений между процессами обработки информации и объектов, являющихся частью этих процессов.
Перекрестки (Junction) — Перекрестки используются для отображения логики взаимодействия стрелок (потоков) при слиянии и разветвлении или для отображения множества событий, которые могут или должны быть завершены перед началом следующей работы. Различают перекрестки для слияния (Fan-in Junction) и разветвления (Fan-out Junction) стрелок. Перекресток не может использоваться одновременно для слияния и для разветвления.
1.Анализ стоимости бизнес-процессов позволяет:
- оценить экономическую эффективность БП;
- выявить наиболее затратные процедуры процесса;
- определить пути снижения стоимости процедур процесса, разработать мероприятий по реорганизации;
- оценить эффективность предлагаемых мероприятий по реорганизации;
- рассчитать стоимость выходных продуктов процесса.
Условия использования АВС: АВС может проводится только тогда, когда модель работы последовательная (следует синтаксическим правилам IDEF0), корректная (отражает бизнес), полная (охватывает всю рассматриваемую область) и стабильна (проходит цикл экспертизы без изменений).
АВС может проводится только тогда, когда модель работы последовательная (следует синтаксическим правилам IDEF0), корректная (отражает бизнес), полная (охватывает всю рассматриваемую область) и стабильна (проходит цикл экспертизы без изменений).
Если стоимостных показателей недостаточно, имеется возможность внесения собственных метрик – свойств, определяемых пользователем (UDP). UDP позволяет произвести дополнительный анализ, хотя и без суммирующих подсчетов.
Источник: studfile.net
Адекватность модели
соответствие построенной модели моделируемому реальному экономическому объекту или процессу.
Адекватность модели
ее соответствие моделируемому объекту или процессу (от латинского — приравненный, равный). Это в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может: иначе это была бы не модель, а сам объект.
Например, модель автомобиля на стенде-тренажере, где обучают шоферов, похожа на автомобиль во всем, что касается его управления (рулевого управления, педалей и т. д.), но вот формой, размерами совсем не похожа — у нее даже нет колес. И тем не менее это адекватная модель.
Модель того же автомобиля для макетного проектирования гаража может быть внешне похожа на машину (пропорциональна но ширине, высоте, длине), а но существу представляет собой лишь деревяшку. Но и это, с учетом ее задач,— тоже адекватная модель. Следовательно, при моделировании имеется в виду адекватность не вообще, а по тем или иным свойствам модели, которые для исследования считаются существенными. Экономико-математические модели тоже отражают лишь существенные для каждой задачи черты экономического объекта: например, если мы исследуем движение сырья, полуфабрикатов, материалов с точки зрения их вещественных свойств (допустим, определяем, сколько сырья нужно для получения тонны такого-то полуфабриката), то нас могут не интересовать стоимостные характеристики того же процесса (цены сырья, транспортные тарифы и т. д.); если же, наоборот, нас интересуют стоимостные отношения, то мы можем игнорировать, не включать в модель количественные характеристики, скажем, тоннаж сырья и полуфабрикатов. Трудность измерения многих экономических величин осложняет проблему адекватности экономических моделей.
Источник: vocable.ru